## PENERAPAN
METODE AHP DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

## PEMILIHAN PRODUK FURNITUR  KAYU  JATI  (STUDI  KASUS  AGUNG  JAYA MEBEL)
Agung Dwi Prasojo 1 , Hendarman Lubis 2 , Allan Desi Alexander 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya; Jl. Raya Perjuangan No.81, Kec. Bekasi Utara, Kota Bks, Jawa Barat 17143; Telepon: (021) 88955882
Riwayat artikel: Received: 30 Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023
Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Decision Support System, Analytical Hierarchy Process (AHP), Furniture, Teak Wood, PHP, MySQL.
Corespondent Email: agung.dwi.prasojo18@mhs.ubhara jaya.ac.id
Abstrak. Agung Jaya Mebel adalah usaha dagang yang memasarkan produk furnitur berbahan kayu jati merah di Bekasi. Namun, banyaknya jenis furnitur yang tersedia membuat pelanggan kesulitan dalam memilih produk yang tepat karena  adanya  berbagai  variasi  motif,  kualitas  dan  ukuran  terutama  bagi pelanggan  yang  berasal  dari  luar  kota  yang  ingin  mencari  produk  ditoko tersebut.  Untuk  mengatasi  tantangan  tersebut,  diperlukan  suatu  sistem  yang dapat mengambil keputusan berdasarkan metode yang dapat memperhitungkan  bobot  relatif  dari  kriteria  yang  berbeda. Analytical Hierarchy Process adalah suatu metode yang digunakan untuk mengevaluasi dan  membandingkan  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  relevan.  Hal  ini memungkinkan  pengembangan  skor  numerik  untuk  menentukan  peringkat alternatif  dari  setiap  alternatif  yang  memenuhi  kriteria  tertentu.  Dalam pemilihan  furnitur  ini,  AHP  digunakan  untuk  mengevaluasi  dan membandingkan  furnitur  berdasarkan  kriteria  yang  relevan  seperti  harga, ukuran,    kualitas  kayu  dan  kualitas  ukiran,  yang  diterapkan  dalam  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  dengan  PHP  MySQL.  Hal  ini diharapkan akan meningkatkan kepuasan pelanggan serta memastikan bahwa furnitur yang dipilih sesuai dengan kebutuhan dan harapan mereka. Hasil dari sistem pendukung keputusan ini berupa nilai prioritas dari seluruh kriteria dan alternatif  serta  memberikan  informasi rekomendasi  produk  ketika nilai  total >= 0,45.
Abstract. Agung  Jaya  Mebel  is  a  trading  business  that  markets  furniture products  made  from  red  teak  wood  in  Bekasi.  However,  the  many  types  of furniture available make it difficult for customers to choose the right product because there are various variations in motifs, quality and sizes, especially for customers who come from out of town who want to find products in the shop. To  overcome  these  challenges,  we  need  a  system  that  can  make  decisions based on methods that can take into account the relative weight of different criteria.  Analytical  Hierarchy  Process  is  a  method  used  to  evaluate  and compare alternatives based on relevant criteria. This allows the development of  a  numerical  score  to  determine  the  ranking  of  alternatives  from  each alternative that meets certain criteria. In selecting this furniture, AHP is used to evaluate and compare furniture based on relevant criteria such as price, size, wood quality and carving quality, which are applied in a decision support system application built with PHP MySQL. It is hoped that this will increase customer satisfaction and ensure that the selected furniture meets their needs
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
and expectations. The results of this decision support system are in the form of  priority  values  from  all  criteria  and  alternatives  and  provide  product recommendation information when the total value is >= 0.45.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi memungkinkan kita untuk  mengolah  data,  memproses,  menyusun, menyimpan  dan  memanipuasi  data  untuk mendapatkan  informasi  yang  berkualitas, relevan,  akurat  dan  tepat  waktu  untuk kepentingan  pribadi  maupun  bisnis  dengan menggunakan  perangkat  komputer  untuk mengolah  data  dan  sistem  jaringan  agar  dapat diakses  antar  komputer  lainnya  secara  global. Bisnis  yang  seringkali  dicari  oleh  masyarakat adalah  bisnis  penjualan,  dimana  dalam  bisnis tersebut dapat mempromosikan produk-produk mereka  ke  dalam  internet.  Meskipun  begitu, namun  terkadang  juga  menyulitkan  pelanggan dalam  menentukan  pilihan  karena  banyaknya produk terutama furnitur kayu jati.
Mebel atau furnitur adalah perlengkapan rumah  yang  mencakup  semua  barang  rumah tangga seperti kursi, meja, dan lemari. Furnitur berasal dari bahasa prancis fourniture . Fourniture mempunyai  asal  kata  fournir  yang artinya  fournish  atau  perabot  rumah  atau ruangan  [1].  Saat  ini  produksi  dan  penjualan furnitur  berkembang  sangat  cepat.  Dengan banyaknya permintaan pelanggan yang membutuhkan perlengkapan furnitur maka akan ada  permasalahan  lagi  yang  muncul  dalam pelayanannya kepada pelanggan.
Saat  memilih  sebuah  furnitur  biasanya akan  mempertimbangkan  beberapa  hal  yang dibutuhkan  untuk  mendapatkan  furnitur  yang berkualitas  tentunya  karena  produk  furnitur memiliki  jenis  dan  motif  yang  beragam. Kriteria yang biasa dijadikan sebagai pertimbangannya  adalah  jenis  kayu,  kualitas, motif  dan  harga.  Hal  tersebut  tentu  akan membingungkan pelanggan dalam menentukan produk yang ingin dicari sesuai dengan kriteria yang diinginkan.
Agung Jaya Mebel adalah usaha dagang yang  bergerak  di  bidang  pemasaran  furnitur yang berbahan kayu jati khususnya jati merah, yang  sudah  berdiri  sejak  tahun  2007.  Agung Jaya  Mebel  pun  berusaha  untuk  memenuhi kebutuhan  pelanggan  dari  segmentasi  pasar mengenai model dan kualitas produk furnitur.
Dalam pelayanannya Agung Jaya Mebel memilki  kekurangan  informasi  yang  di  dapat oleh pelanggan akan ragam produk furniturnya, mengingat furnitur yang dijual beragam. Maka pelanggan  akan  sedikit  kebingungan  untuk memilih produk yang sesuai dengan keinginannya.  Terlebih  lagi  penjualanannya yang  tidak  menentu  membuatnya  harus berinovasi  dalam  memasarkan  produknya, maka  dibuatllah  sistem  pendukung  keputusan berdasarkan  metode  yang  efisien  untuk membantu  pelanggan  menemukan  produk furnitur  yang  sesuai  dengan  kriteria  dan  juga sebagai cara baru dalam memasarkan produknya guna meningkatkan penjualanan. Pada  penelitian  ini  penulis  memilih metode  AHP  (Analytical  Hierachy  Process) karena  menggunakan  perhitungan  matrik berpasangan. Penggunaan AHP dimulai dengan membuat  struktur  hirarki  atau  jaringan  dari permasalahan  yang  ingin  diteliti.  Sehingga metode  AHP  mempunyai  kemampuan  untuk memecahkan masalah yang multi-obyektif dan multi-kriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki [2]. Penelitian sebelumnya mengenai Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  metode  AHP adalah hasil penelitian oleh Friska Abadi dalam [3]  yang  menyatakan  bahwa  performance alternatif‐alternatif  yang  berkaitan  dengan kriteria  dibentuk  dan  dapat  memberikan rekomendasi untuk penentuan penerima bantuan  dana  untuk  sekolah  menengah berdasarkan analisis pada kriteria dan subkriteria yang ditetapkan.
Oleh  [4]  menyatakan  AHP  mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang multi  obyektif  dan  multi  kriteria  yang berdasarkan pada perbandingan preferensi dari setiap  elemen  dalam  hirarki.  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  suatu  metode  pengambilan keputusan  yang  komprehensif.  sedangkan dengan menggunakan metode TOPSIS diperoleh hasil untuk rangking 1 dan rangking 2 sama  sehingga  belum  mampu  atau  kurang akurat  untuk  menentukan  rangking  1  dan rangking 2.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
Hasil  penelitian  lainnya  oleh  [5] menyatakan  AHP  dan  SAW  mempunyai keunggulan  masing-masing  tergantung  berapa input  atau  data  diproses  didalamnya.  Dengan menggunakan [6] data 50 dan 75 sistem dengan metode  AHP  yang  terbaik  dikarenakan keakuratan  yang  didapat  [7]  adalah  100% namun ketika data dinaikkan menjadi 100 data metode  SAW  akan  lebih  unggul  karena alternatif  yang  digunakan  perbedaannya  lebih sedikit daripada penggunaan metode AHP [8].
Maka  dari  itu  dengan  menggunakan metode  ini,  diharapkan  dapat  membantu pelanggan dalam mencari produk furnitur yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem
Sistem merupakan bagian-bagian
komponen dikumpulkan yang memiliki hubungan satu sama lain baik fisik, maupun non fisik  yang  bersama-  sama  dalam  bekerja  demi tujuan  yang  dituju  secara  harmonis.  Sistem memiliki  pendekatan  yang  ditekankan  dalam sebuah  prosedur  jaringan  kerja  secara  saling hubung,  mengelompok  serta  bekerja  bersama untuk  mendapatkan  pencapaian  sasaran  yang diinginkan.  Prinsipnya  dalam  pengelompokan sistem  menjadi  dua  bagian  dimana  yang pertama  sistem  terbuka  dan  sistem  tertutup. Akan  tetapi  sistem  informasi  biasanya  adalah sistem  terbuka.  Artinya,  sistem  tersebut  dapat menerima  beberapa  masukan  dari  lingkungan luarnya [9].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)
adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis komputer yang menghasilkan berbagai
alternatif keputusan untuk membantu
manajemen dalam menangani berbagai permasalahan  yang  terstruktur  ataupun    tidak terstruktur  dengan  menggunakan    data  dan model. Kata berbasis komputer merupakan kata kunci, karena hampir tidak mungkin membangun SPK tanpa memanfaatkan komputer  sebagai  alat  bantu,  terutama  untuk menyimpan data serta mengelola model [10].

## 2.3 Website
Website  atau  web  adalah  kumpulan halaman  yang  terdiri  dari  beberapa  halaman
yang  berisi informasi  berupa  data  digital,  baik berupa teks, gambar, video, audio, dan animasi lainnya  yang  disediakan  melalui  koneksi internet.  Lebih  khususnya,  website  adalah halaman  yang  berisi  informasi  yang  dapat diakses oleh browser dan mampu memberikan informasi yang berguna bagi para pengaksesnya [11].

## 2.4 PHP
PHP merupakan singkatan dari “Hypertext Preprocessor”, yang merupakan sebuah bahasa scripting  tingkat  tinggi  yang  dipasang  pada dokumen HTML. Sebagian besar mirip dengan bahsa  C,  Java  dan  Perl,,  namun  tujuan  utama dari  penggunaan    PHP  ini  adalah  untuk memungkinkan  perancang  web  yang  dinamis dan dapat bekerja secara otomatis [12].

## 2.5 MySQL
MySQL merupakan database engine atau server  database yang  mendukung  bahasa database SQL sebagai bahasa interaktif dalam mengelola  data.  MYSQL  adalah  sebuah perangkat  lunak  sistem  manajemen  basis  data SQL  atau  DBMS mltithread,  multi-user yang mempermudah dan mempercepat proses pengembangan aplikasi [13].
2.6 (Unified Modelling Language) UML
Unified  Modeling  Language (UML) adalah bahasa pemodelan visual yang digunakan
untuk
menspesifikasikan,
memvisualisasikan, membangun, dan mendokumentasikan  rancangan  dari  suatu sistem perangkat lunak.
Pemodelan memberikan  gambaran  yang  jelas  mengenai sistem  yang  akan  dibangun  baik  dari  sisi struktural ataupun fungsional [14].
2.7 Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  adalah  sebuah  metode  untuk memecahkan  suatu  permasalahan  yang  rumit dalam  situasi  yang  tidak  terstruktur  menjadi bagian-bagian  komponen.  Mengatur  bagian demi  bagian  menjadi  suatu  bentuk  susunan hierarki,  kemudian  memberikan  suatu  nilai numerik  untuk  penilaian  subyektif  terhadap kepentingan  relatif  dari  suatu  variabel  dan mensitesis suatu penilaian untuk variabel mana yang memiliki prioritas tertinggi yang akan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
memengaruhi  penyelesaian  dari  situasi tersebut [15]
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam metode AHP adalah sebagai beriku:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hirarki yang berisi tujuan, kriteria dan alternatif yang ingin diurutkan.
Gambar 1. Hirarki Dalam AHP

## Sumber: (Diana, 2018)
3. Membuat matriks perbandingan
berpasangan dengan menilai tingkat
kepentingan  suatu  elemen  dibandingkan elemen lainnya. Proses perbandingan berpasangan  ini  dilakukan  dari  tingkatan paling  atas  dilanjutkan  ke  tingkatan berikutnya.
Misalkan terdapat 3 kriteria dan 4 alternatif, C = {C1, C2, C3} dan A = {A1, A2, A3, A4} maka  kita  akan  melakukan  2  jenis perbandingan yaitu:
a)  Membandingkan  tingkat  kepentingan suatu kriteria dengan kriteria yang lain akan membentuk matriks berukuran 3x3.
b)  Membandingkan suatu alternatif dengan alternatif yang lain terhadap masing-masing kriteria  yang  akan  menghasilkan  matriks berukuran  4x4.  Terdapat  subsistem  hirarki dengan  jumlah  kriteria,  C  =  {C1,  C2,  …, Cm}, maka matriks perbandingan
berpasangan  untuk  membandingkan  satu kriteria dengan kriteria yang lain
Kriteria C1 C2 … Cm C1 a11 a12  … a1m C2 a21 a22  … a2m … … … … … Cm am1  am2  … amm Tabel 1. Matrik Perbandingan Berpasangan
Intensitas Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen yang sama pentingnya Dua elemen dengan pengaruh yang sama besar dalam pengambilan keputusan. 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya Pengalama dan penilaian menyatakan bahwa satu elemen sedikit lebih berperan dibandingkan elemen yang lainnya. 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada yang lainnya Pengalaman dan penilaian menyatakan bahwa satu elemen sangat berperan dibandingkan elemen yang lainnya. 7 Satu elemen jelas mutlak lebih penting daripada elemen lainnya Satu elemen yang sangat berperan dan dominan terlihat dalam praktek. 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya Bukti yang mendukung satu elemen berada pada urutan tertinggi. 2,4,6,8, Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan. Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantara dua pilihan.

## Tabel 2. Skala Perbandingan Berpasangan
Sumber: Thomas L Saaty (2005)
4. Menghitung  vektor  eigen  normalisasi. Perhitungan  nilai  vektor  eigen  yang dinormalisasi  ini  dilakukan  untuk  semua perbandingan berpasangan. Nilai ini merupakan  bobot  setiap  elemen  untuk
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
menentukan  prioritas  elemen  dari  setiap matriks  perbandingan  berpasangan.  Cara menghitung vector eigen normalisasi adalah:
a)  Menjumlahkan hasil perkalian baris dan kolom
b)  Lalu  menjumlahkan  nilai  setiap  kolom dari matriks 1
c)  Lalu  membagi  setiap  nilai  dari  kolom dengan  total  kolom  yang  bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks d)  Terakhir  menjumlahkan  nilai-nilai  dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata.
5. Memeriksa Konsistensi Hirarki. Konsistensi hirarki dilakukan dengan cara:
a)  Menentukan  nilai  engen  maksimal ( 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 )
b)  Menghitung indeks konsistensi (CI)
c)  Menghitung rasio konsistensi (CR)
Konsistensi  yang  diharapkan  adalah konsistensi  yang  mendekati  yang  mendekati sempurna supaya menghasilkan keputusan yang hampir  valid.  Meskipun  sulit  untuk  mencapai sempurna, rasio konsistensi diharapkan ≤ 10% atau  0,1.  Jika  nilai  konsistensi  yang  melebihi 0,1, maka akan menyebabkan konsistensi tidak 100%,
6. Melakukan  perhitungan  akhir  untuk  setiap alternatif  dengan  menjumlahkan  hasil perkalian  nilai  eigen  vektor  normalisasi setiap  kriteria  dengan  nilai  eigen  vektor normalisasi setiap alternatif.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Pengumpulan Data
3.2 Data Primer
Pengambilan  data  pada  penelitian  ini menggunakan metode observasi dan wawancara  yang  dilakukan  pada  lokasi penelitian.
1. Observasi
Penulis  melakukan  pengamatan  secara langsung ke tempat penelitian untuk mengamati proses jual beli yang dilakukan
2. Wawancara
Penulis  melakukan  tanya  jawab  langsung dengan pemilik usaha Agung Jaya Mebel untuk memperoleh data-data.
3. Kuseioner Penulis  melakukan  pengumpulan  data dengan menyebarkan link kuesioner yang berisi
serangkaian pertanyaan-pertanyaan yang ditujukan kepada responden untuk dijawab.

## 3.3 Data Sekunder
Penulis  melakukan  pengumpulan  data yang bersifat teori yang mendukung penelitian, dengan melakukan studi literatur berupa buku, jurnal  dan  informasi  dari  internet  yang  ada kaitannya dengan permasalahan pada penelitian penulis.

## 3.4 Analisis Kebutuhan
Mengidentifikasi  proses  bisnis  sebelum dan sesudah penerapan sistem informasi, yang bertujuan  untuk  mengevaluasi  setiap  bentuk permasalahan  agar  dapat  melakukan  sebuah perbaikan  yang  digambarkan  pada flowchat sistem berjalan dan sistem usulan.

## 3.5 Perancangan Sistem
tahap pengembangan ini dilakukan dengan mengacu  pada  design  diagram  yang  telah  di rencanakan. Design tersebut diimplementasikan ke  dalam  bahasa  pemrograman  menggunakan tools code editor Visual Studi Code kemudian dijalankan  melalui  browser.  Sistem  ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan database MySQL

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  penulis  menjelaskan pembahasan  perhitungan  data  serta  hasil  dari implementasi sistem.
4.1 Perhitungan Data Sampel
1. Menentukan  alternatif  yang  diinginkan, pada  penelitian  ini  penulis  memilih  empat sampel  produk  furnitur  yaitu  Lemari Pakaian, Meja Tamu, Kursi Santai dan Rak TV.
2. Menentukan kriteria. Penentuan kriteria dan bobot  nilai  ditentukan  penulis  berdasarkan data  yang  sudah  didapatkan  sebelumnya, berikut  beberapa  kriteria  yang  sudah ditentukan antara lain:
A. K1 = Harga
B. K2 = Ukuran
C. K3 = Kualitas Kayu
D. K4 = Kualitas Ukiran Harga (K1) K1 Keterangan Rp 900.000 – Rp 2.000.000 Lebih Murah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
Rp 2.100.000 – Rp 4.000.000 Murah Rp 4.100 .000 – Rp 6.000.000 Mahal >Rp 6.000.000 Lebih Mahal Ukuran (K2) K2 Keterangan Standar Sangat Baik Minimalis Baik Mewah Cukup Kualitas Kayu (K3) K3 Keterangan Terbaik Sangat Baik Bagus Baik Biasa Bagus Kualitas Ukiran (K4) K4 Keterangan Terbaik Sangat Baik Bagus Baik Biasa Bagus 3. Membuat matriks perbandingan berpasangan K1 K2 K3 K4 K1 1 4 2 2 K2 1/4 = 0.250 1 2 3 K3 1/2 = 0.500 1/2 = 0.500 1 4 K4 1/2 = 0.500 1/3 = 0.333 1/4 = 0.250 1 Jumlah 2.250 5.883 5.250 10 Tabel 3. Matriks Perbandingan Kriteria 4. Membuat matriks nilai kriteria yaitu dengan hasil pembagian sebagai berikut:
Baris K1
: (1/2.250), (0.250/2.250), (0.500/2.250), (0.500/2.250)
Baris K2 : (4/5.883), (1/5.883), (0.500/5.883), (0.333/5.883) Baris K3 :  (2/5.250),  (2/5.250),  (1/5.250), (0.250/5.250) Baris K4 : (2/10), (3/10), (4/10), (1/10) Lalu  untuk  menghitung  nilai  prioritas dilakukan dengan membagi nilai jumlah dengan jumlah elemen kriteria yang ada yaitu empat.
K1 K2 K3 K4 Jumla h Priorita s K 1 0.44 4 0.68 6 0.38 1 0.20 0 1.711 0.428 K 2 0.11 1 0.17 1 0.38
1 0.30 0 0.963 0.241 K 3 0.22 2 0.08 6 0.19 0 0.40 0 0.898 0.225 K 4 0.22 2 0.05 7 0.04 8 0.10 0 0.427 0.107
Tabel 4. Matriks nilai kriteria (normalisasi)
5. Membuat  matriks  penjunlahan  setiap  baris dengan  cara  mengkalikan  nilai  bobot  dari tiap baris kriteria dengan baris prioritasnya.
K1 K2 K3 K4 Jumlah K1 0.428 0.963 0.449 0.213 2.054 K2 0.107 0.241 0.449 0.320 1.117 K3 0.214 0.120 0.225 0.427 0.986 K4 0.214 0.080 0.056 0.107 0.457
Tabel 5. Matriks penjumlahan setiap baris
6. Setelah itu menjumlahkan matriks penjumlahan  setiap  baris  dengan  seluruh baris  prioritas.  Hasil  penjumlahan  tersebut selanjutnya  akan  digunakan  untuk  mencari nilai Eigen Maksimal (λ maks) dengan cara membagi hasil penjumlahan rasio konsistensi dengan jumlah elemen kriteria. λ maks  =  5.463/4  =  1.366.  lalu  menghitung consistency  index dengan  rumus  CI  = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛 𝑛−1 =  -0.649    setelah  itu  mencari  nilai rasio konsistensi CR = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 . = -0.721 Nilai IR disesuaikan  berdasarkan  tabel random consistency index. Langkah-langkah di atas tersebut  juga  dilakukan  untuk  setiap  sub kriteria yang ada.
7. Langkah  di  atas  tersebut  juga  dilakukan untuk  setiap  sub  kriteria.  Berikut  tabel matriksnya K1 K2 K3 K4 K1 1 3 4 5 K2 0.333 1 4 5 K3 0.250 0.250 1 5 K4 0.200 0.200 0.250 1 Jumlah  1.783 4.450 9.250 15
Tabel 6. Perbandingan sub kriteria harga
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
K1 K2 K3 K4 Jumlah Priorit as K 1 0.56 1 0.67 4 0.43 2 0.33 3 2.001 0.500. K 2 0.18 7 0.22 5 0.43
2 0.33 3 1.177 .0.294 K 3 0.14 0 0.05 6 0.10 8 0.26 7 0.571 0.143 K 4 0.11 2 0.04 5 0.02 7 0.06 7 0.251 0.063
Tabel 7. Matriks nilai sub kriteria harga
Untuk  mencari  nilai  prioritas  sub  kriteria yaitu  dengan  membagi  nilai  prioritas  dengan nilai prioritas tertinggi.
Prioritas Sub 1 0.59 0.29 0.13 Tabel 8. Prioritas sub kriteria harga K1 K2 K3 K1 1 3 5 K2 0.333 1 3 K3 0.200 0.333 1 Jumlah 1.533 4.333 9 Tabel 9. Perbandingan sub kriteria ukuran K1 K2 K3 Jumlah Priorit as K 1 0.652 0.692 0.556 1.900 0.633 K 2 0.217 0.231 0.333 0.781 0.260 K 3 0.130 0.077 0.111 0.318 0.106 Tabel 10. Matriks nilai sub kriteria ukuran Prioritas Sub 1 0.41 0.17 Tabel 11. Prioritas sub kriteria ukuran K1 K2 K3 K1 1 4 6 K2 0.250 1 4 K3 0.167 0.250 1
Jumlah 1.417 5.250 11 Tabel 12. perbandingan sub kriteria kualitas kayu K1 K2 K3 Jumla h Priorita s K 1 0.70 6 0.76 2 0.54 5 2.013 0.671 K 2 0.17 6 0.19 0 0.36 4 0.731 0.244 K 3 0.11 8 0.04 8 0.09 1 0.256 0.085 Tabel 13. Matriks nilai sub kriteria kualitas kayu Prioritas Sub 1 0.36 0.13
Tabel 14. Prioritas sub kriteria kualitas kayu
K1 K2 K3 K1 1 3 5 K2 0.333 1 3 K3 0.200 0.333 1 Jumlah 1.533 4.333 9 Tabel 15. Perbandingan sub kriteria kualitas ukiran K1 K2 K3 Jumlah Priorit as K 1 0.652 0.692 0.556 1.900 0.633 K 2 0.217 0.231 0.333 0.781 0.260 K 3 0.130 0.077 0.111 0.318 0.106 Tabel 16. Matriks nilai sub kriteria kualitas ukiran Prioritas Sub
1
0.41 0.17
Tabel 17. Prioritas sub kriteria kualitas ukiran
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
8. Langkah  terakhir  adalah  seleksi.  Pada langkah  ini  setiap  kriteria  yang  ada dibandingkan  dengan  mengalikan  nilai bobot  prioritas  yang  diperoleh  dengan prioritas sub kriteria sebagai berikut:
1. Lemari Pakaian Dua Pintu LK01
Harga : Rp 5.000.000 Ukuran : Mewah Kualitas Kayu: Bagus Kualitas Ukiran: Bagus
= (prioritas K1 x prioritas sub K1) + (prioritas K2 x prioritas sub K2) + (prioritas K3 x prioritas sub K3) + (prioritas K1 x prioritas sub K4) = (0.427 x 0.285) + (0.240 x 0.167) + (0.224 x 0.362) + (0.106 x 0.411) = 0.286
2. Rak TV RK02 Harga : Rp 3.800.000 Ukuran : Minimalis Kualitas Kayu : Terbaik Kualitas Ukiran : Terbaik
= (prioritas K1 x prioritas sub K1) + (prioritas K2 x prioritas sub K2) + (prioritas K3 x prioritas sub K3) + (prioritas K1 x prioritas sub K4) = (0.427 x 0.588) + (0.240 x 0.411) + (0.224 x 1) + (0.106 x 1) = 0.680
3. Meja Tamu Set MTS01 Harga : RP 7.500.000 Ukuran : Standar Kualitas Kayu : Bagus Kualitas Ukiran : Bagus
= (prioritas K1 x prioritas sub K1) + (prioritas K2 x prioritas sub K2) + (prioritas K3 x prioritas sub K3) + (prioritas K1 x prioritas sub K4) =  (0.427  x  0.125)  +  (0.240  x  1)  +  (0.224  x 0.362) + (0.106 x 0.411) = 0.418
4. Kursi Santai + Meja KSS01 Harga : 2.700.000 Ukuran : Minimalis Kualitas Kayu : Bagus Kualitas Ukiran : Biasa
= (prioritas K1 x prioritas sub K1) + (prioritas K2 x prioritas sub K2) + (prioritas K3 x prioritas sub K3) + (prioritas K1 x prioritas sub K4) = (0.427 x 0.588) + (0.240 x 0.411) + (0.224 x 0.362) + (0.106 x 0.167) = 0.449
Nama produk Nilai total Peringkat Lemari Pakaian Dua Pintu LK01 0.24 4 Rak TV RK02 0.68 1 Kursi Santai KSS01 0.43 2 Meja Tamu Set MTS01 0.38 3 Tabel 18. Hasil data produk alternatif
Berdasarkan  analisis  perhitungan  yang  telah dilakukan,  didapatkan  produk  Rak  TV  RK02 dengan nilai total tertinggi sebesar 0.68. maka produk alternatif yang disarankan yaitu Rak TV RK02.

## 4.2 Implementasi sistem
Tahap  implementasi  sistem  merupakan tahap  dimana  website  dibangun  sesuai  dengan database  dan  desain user  interface yang  telah dibuat  sebelumnya,  berikut  implementasi sistem  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan produk furnitur:

## A. Halaman Utama
Gambar 2. Implementasi Sistem Halaman Utama

## B. Halaman Kriteria
Gambar 3. Implementasi Sistem Halaman kriteria
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70

## Agung dkk
C. Halaman Sub Kriteria
Gambar 4. Implementasi Sistem Halaman sub kriteria
D. Halaman Produk
Gambar 5. Implementasi Sistem Halaman produk

## E. Halaman Penilaian Alternatif
Gambar 6. Implementasi Sistem Halaman Penilaian Alternatif

## F. Halaman Hasil Perhitungan
Gambar 6. Implementasi Sistem Halaman

## Hasil Perhitungan

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  analisis  dan implementasi  sistem  yang  dilanjutkan  dengan pengujian sistem, maka hasil kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1. Dengan adanya sistem pendukung keputusan, pemilihan produk furnitur
menjadi cepat dan efisien sehingga memudahkan  pelanggan  dalam  mencari produk yang sesuai dengan kebutuhannya 2. Metode  AHP  menunjukkan  efisiensi  yang tinggi  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  produk  furnitur.  Metode  ini mampu mengevaluasi kriteria secara objektif  dan  sistematis  untuk  mendapatkan hasil yang akurat dan konsisten
3. Untuk  pengembangan  SPK  selanjutnya perlu dilakukan penyempurnaan lagi desain antarmuka  pengguna  saat  beralih  ke  versi mobile .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih dan puji syukur dipanjatkan kepada  Tuhan  YME  karena  atas  berkat  dan rahmat-Nya,  penelitian  ini dapat terselesaikan. Tidak  lupa  juga  pihak  yang  terlibat  dalam penyusunan,  khususnya  pemilik  Toko  Agung Jaya Mebel, dosen dan teman-teman seperjuangan yang selalu menghibur dan ceria apapun  keadaannya.  Selalu  membantu  dan mendukung dalam melaksanakan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Sitanggang and P. L. A. Luthan, Manajemen Kewirausahaan Furnitur. Yogyakarta: Deepublish, 2019. [2]  R.  Anita  Sindar  and  J.  Purba,  “Penentuan Karyawan Lembur Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process  (Ahp),”  J.  Inkofar,  vol.  1, no. 2, pp. 40–50, 2019, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.67.
[3]  R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Ahp  Untuk Menentukan Kualitas Pakaian Jadi Di Industri Garment,”  J.  Inform.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–8, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4389.
[4]  A. Novita and H. Aliy, “Perbandingan Metode AHP  dan  Topsis  dalam  Penentuan  Siswa Berprestasi,” Semin. Nas. Teknol. Dan Bisnis 2018, pp. 362–371, 2018.
[5]  A. Qiyamullaily, S. Nandasari, and Y. Amrozi, “Perbandingan  Penggunaan Metode  Saw  Dan Ahp  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Karyawan Baru,” Tek.  Eng. Sains J., vol. 4, pp. 7–12, 2020.
[6]  M.  F.  Candra  P,  Sulistyo,  and  D.  Hartanti, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Furniture  Pada  Ananda  Mebel  Surakarta Menerapkan  Metode  Analytical  Hierarchy Process ( Ahp ),” Pp. 297–304, 2022.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-70
[7]  M.  Yanto,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  Ahp  Dalam Seleksi  Produk,”  J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. Bisnis,  vol.  3,  no.  1,  pp.  167–174,  2021,  doi:
10.47233/jteksis.v3i1.161.
[8]  Y. Nian, K. Tri Sanjaya, A. Adi Suryanto, and L.  Rozita  Dewi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kualitas  Kayu  Terbaik Untuk Kerajinan Meubel Menggunakan
Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp),”
Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[9]  D.  R.  Prehanto,  Buku  Ajar  Konsep  Sistem Informasi. Surabaya: Scopindo Media Pustaka, 2020.
[10]  F. Sari, Metode Dalam Pengambilan Keputusan. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[11]  M.  I.  Sa’ad,  Otodidak  Web  Programming: Membuat Website Edutainment. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2020.
[12]  D.  Setiawan,  Buku  Sakti  Pemrograman  Web. Yogyakarta: Anak Hebat Indonesia, 2017.
[13]  R. Fitri, Pemrograman Basis Data Menggunakan MySQL. Yogyakarta:
Deepublish, 2020.
[14]  I.  Akil,  “Referensi  dan  Panduan  UML  2.4 Singkat Tepat Jelas,” 2018.
[15]  A.  R.  Saputra  and  A.  P.  Kusuma,  “Sistem Penentuan Mobil Bekas Menggunakan Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP),”  J. Mnemon.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–6,  2020,  doi:
10.36040/mnemonic.v3i2.2794.